史靈杰

（中煤平朔集團有限公司 生產技術管理中心，山西 朔州 036006）

露天開采具有生產規(guī)模大、資源采出率高、對環(huán)境影響小等優(yōu)勢，已經成為礦產資源開發(fā)的主要方式[1]。我國露天開采比例較高，目前開采方式以人工為主，成本、安全等問題一直是制約露天開采持續(xù)發(fā)展的重要難題。

露天礦山一般地處偏遠，環(huán)境惡劣，以下問題愈發(fā)凸顯：①招工難，一方面礦區(qū)運輸需要經驗豐富的駕駛員，而熟練技工本身稀缺，人員流動性又大，導致招聘工作日益困難，另一方面大部分礦區(qū)的運輸司機職業(yè)病嚴重，加之年輕一代從業(yè)意愿低，老齡化、人力斷層明顯，勞動力短缺造成用工成本持續(xù)上升；②礦區(qū)勞動強度大、作業(yè)時間長、道路崎嶇顛簸，極易引發(fā)車輛碰撞及側翻事故，生產安全難以保障。據統(tǒng)計，我國露天礦卡車運輸事故約占露天礦總事故的70%以上[2]。在國家安全監(jiān)管政策下，礦方在生產安全面臨嚴峻考驗。

近年來，國家正逐步推進智慧礦山建設：2019年國家煤礦安全監(jiān)察局公布《煤礦機器人重點研發(fā)目錄》，將“露天礦卡車無人駕駛系統(tǒng)”列為重點實施項目；2020 年國家能源局等8 部委提出“到2025年，露天煤礦實現智能連續(xù)作業(yè)和無人化運輸”。“少人則安、無人則安”已經成為共識，礦方對無人運輸的需求日益迫切。

云計算、人工智能、5G 通訊[3]等技術的不斷革新，為礦山無人駕駛技術的發(fā)展提供了良好的機遇。相較于開放道路下的自動駕駛場景，大型的基本封閉的礦區(qū)，道路相對簡單，行人干擾程度低，行車速度要求低，成為自動駕駛方案落地的最佳場景之一。露天開采過程中地面運輸尤為重要，運輸系統(tǒng)的投資約占礦山基建總投資的60%，運輸成本占采礦總成本的50%以上[4]。礦山運輸無人化有利于降低礦山生產成本，增強礦山生產安全，優(yōu)化剝離、采裝、運輸和地面生產過程，大幅提高礦山生產效率[5]。但是當前大部分礦山基于傳統(tǒng)的人工調度，經常出現道路交通堵塞、鏟運銜接不及時、車輛排隊等問題，運輸臺班非生產時間占30%以上。因此，合理的調度是露天礦無人化運輸的重中之重。

礦區(qū)生產過程是隨機的、實時的，是一個縮小的動態(tài)變化的復雜系統(tǒng)[6]，調度應側重與生產實際相適配，努力克服場景的復雜性。當前研究主要還是針對有人車調度。為適應當前露天礦無人駕駛發(fā)展趨勢，提出了一整套適用于露天礦無人運輸場景的智能調度解決方案。整套系統(tǒng)已成功應用于我國某大型露天煤礦，實現了世界上首個極寒條件下的無人駕駛系統(tǒng)卡車編組運行。研究成果已經經過國家礦山檢測中心檢驗，具有良好的推廣前景。

1 研究現狀

1.1 國外發(fā)展現狀

露天礦卡車調度的研究始于20 世紀70 年代，早期調度系統(tǒng)是基于有線通訊的。80 年代初期，美國模塊（Modular）公司引入計算機技術推出了DISPATCH 自動調度系統(tǒng)，90 年代進一步引入全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)。如今，DISPATCH 已升級為Intellimine，發(fā)展為包括車輛調度分配、混礦控制等功能的集成化平臺。

大型礦用汽車制造商方面：日本小松（KOMATSU）推出綜合性礦山車隊自動化管理系統(tǒng)（Autonomous Haulage System，AHS），支持車輛調度、位置跟蹤以及智能協(xié)作。至今小松公司宣布AHS 管理的無人礦卡超過260 輛；美國卡特彼勒（Caterpillar）推出礦山之星（MineStar）系統(tǒng)，通過這一系統(tǒng)，無人礦卡在自動調度之下循環(huán)裝載－運輸－卸載作業(yè)，截至目前，該系統(tǒng)管理的無人礦卡超過340 輛。

學術方面，Erkan Topal 等[7]研究了一種基于混合整數規(guī)劃（MIP）的新模型用于車輛調度，力求維護成本最小化；Patterson 等[8]提供了一個原始的混合整數線性規(guī)劃卡車調度運輸模型，以最小化卡車和鏟車的能源消耗；Souza 等[9]提出了一種混合貪婪隨機自適應搜索與通用變量鄰域搜索的啟發(fā)式算法優(yōu)化卡車調度；Mendes 等[10]提出了一種基于多目標遺傳算法的調度方法，并在露天采礦測試場景驗證了算法的競爭力。

1.2 國內發(fā)展現狀

國內露天礦卡車調度系統(tǒng)研究起步相對較晚。1997 年，煤科總院撫順分院等科研機構研發(fā)了“露天礦卡車電鏟優(yōu)化調度系統(tǒng)”，該系統(tǒng)在伊敏露天礦投入使用，為企業(yè)增效8%[11]；2000 年，東方測控技術有限公司與鞍鋼集團合作的礦卡調度系統(tǒng)成功應用于齊大山鐵礦，提高了礦區(qū)的生產效率[12]。

調度模型方面，馬義飛等[13]基于最優(yōu)控制理論構建了多目標的卡車調度模型；趙勇等[14]提出了基于車流規(guī)劃目標流率飽和度的露天礦卡車實時調度模型；邢軍等[15]結合產量完成度和車流飽和度實現空／重車調度；算法求解方面，姚再興等[16]利用遺傳算法求解卡車調度分時優(yōu)化；李勇等[17]提出了代雙引子粒子群算法對露天礦運輸調度模型進行解算的方法；張超等[18]提出基于改進蟻群算法的無人駕駛卡車調度問題求解方法；楊超等[19]提出了基于ACP方法的平行無人礦山系統(tǒng)方案，服務于調度/協(xié)同效率迭代優(yōu)化；沈宇等[20]介紹了“車端感知、云端管控”的平行駕駛理論實現車路互動、多車協(xié)同。

當前露天礦卡調系統(tǒng)的研究主要還是面向有人駕駛的場景，算法一般多是仿真場景下進行驗證，理論與實際結合的不夠密切，很多在理論上行的通的方法在實際實施時會出現很大的偏差，對露天礦無人卡車調度與傳統(tǒng)有人駕駛卡車調度、人工卡車調度模型的不同之處考慮不足。

2 露天礦無人礦卡調度系統(tǒng)架構

當前露天礦卡車調度系統(tǒng)在建模、求解等方面有大量的理論產出，但實踐應用推廣的不多。側重理論與生產實際相協(xié)調，針對露天礦無人礦卡運輸場景，構建了一個露天礦無人礦卡調度體系架構。露天礦無人礦卡調度系統(tǒng)架構如圖1。

圖1 露天礦無人礦卡調度系統(tǒng)架構

露天礦無人礦卡調度系統(tǒng)總體技術構架分為6個層次：①物理設備層；②通信協(xié)議層；③高精地圖層；④計算資源層；⑤基礎服務層；⑥應用管理層。其中，基礎服務層與應用管理層構成了露天礦無人礦卡調度系統(tǒng)的業(yè)務中心，即機群管理和調度中心。

1）物理設備層。無人礦卡系統(tǒng)物理設備層結構如圖2。系統(tǒng)適用于連接和調度無人礦山各種場景下的工程機械，包括運輸、采掘設備等。此外系統(tǒng)引入路側設備，用于輔助定位，視頻監(jiān)控設備承載數據采集。無人礦卡系統(tǒng)由V2X 通信模塊與機群中心通信交互，通過ROS 與底層硬件通信交互。

圖2 無人礦卡系統(tǒng)物理設備層結構

2）通信協(xié)議層。系統(tǒng)的網絡層次結構見表1。系統(tǒng)支持無線Mesh 網絡或者5G/4G方式進行組網，參考OSI 模型。根據數據業(yè)務的實時性、送達性需求選用不同的協(xié)議建立通信管道的套接字（Socket），主要有：SUDP、TCP、UDP、Beacon 等。這些通信協(xié)議將封裝為庫的形式供各系統(tǒng)模塊程序調用。SUDP主要用于進場、離場、急停等控制命令；TCP 主要用于遠程升級、地圖數據、更新設置；UDP 主要用于周期性數據交互；Beacon 主要用于廣播車輛位置、狀態(tài)信息。

表1 系統(tǒng)的網絡層次結構

3）高精地圖層。高精地圖－多圖層管理結構如圖3。地圖環(huán)境數據是支撐無人駕駛運輸業(yè)務的基礎，包括地圖切片服務、矢量地圖數據、GIS 空間數據庫、離線衛(wèi)星影像圖層、多維平臺圖，整體結構采用分圖層、分層次的架構設計，并將底圖、靜態(tài)元素、計算資源和車輛設備劃分到不同的圖層中分別管理。

圖3 高精地圖－多圖層管理結構

4）計算資源層。計算資源層結構如圖4。計算資源指服務于露天礦無人運輸調度運營相關的算法、模型、策略等，主體以算法為主，包括路徑規(guī)劃、（裝載點/卸載點）位置點選擇、（鏟斗落鏟）質心選擇、實時調度等。計算資源層的基本要素由底層要素庫和上層應用組件組成，要素庫包括策略庫、算法庫、模型庫等，可通過各類要素的選擇和組合形成與實際場景匹配的計算資源。上層應用組件包括場景發(fā)生器、可視化工具、算法分析工具。場景發(fā)生器包含大量現場作業(yè)的數據，服務于現場問題的復現?？梢暬ぞ撸梢愿櫯c監(jiān)控算法控制的過程。算法分析工具則通過實時采集和分析場景過程中產生的數據實現其優(yōu)化目標，促進算法與生產實際相協(xié)作。

圖4 計算資源層結構

5）機群管理和調度中心。機群管理和調度中心結構如圖5。基礎服務層和應用管理層構成了機群管理和調度中心，該中心采用前后端分離的B/S 結構設計；通過V2X 車聯(lián)網協(xié)議與車載端組成C/S 工程模式。異步消息通過MQ 中間件實現；緩存和關系型數據庫、空間數據庫為系統(tǒng)提供數據層緩沖和持久層數據存儲。

圖5 機群管理和調度中心結構

3 關鍵技術

露天礦無人礦卡優(yōu)化調度的目的就是用盡可能少的設備把盡可能多的物料從裝載點運到卸載點，礦卡調度前，需要充分考察礦區(qū)的地理環(huán)境（地圖技術），全面考慮采運排設備的位置（路徑規(guī)劃），結合管控避免車輛扎堆、堵車等現象（交通控制）等。

3.1 地圖技術

不同的礦區(qū)，具有不同的地形條件，能夠實現無人運輸的首要條件就是需要構建露天礦的路網結構，地圖技術是實現露天礦無人礦卡調度的基礎的、必要的支撐技術，主要包括地圖采集、地圖編輯、地圖更新技術。

1）地圖采集技術。針對礦區(qū)特點將露天礦的路網結構分為2 大部分，即行駛區(qū)和作業(yè)區(qū)。一般通過激光雷達、組合慣導等傳感器進行礦區(qū)道路數據采集；隨著開采或卸載平面的移動，作業(yè)區(qū)邊界將經常發(fā)生變化，可以利用無人機輔以采集新的邊界，保持作業(yè)面內地圖數據的實時更新與同步。

2）地圖編輯技術。對采集后的道路坐標數據、道路高程數據、道路邊界數據等地圖數據經過文件或網絡傳輸可導入地圖編輯和處理系統(tǒng)之中進行加工處理。

3）地圖更新技術。系統(tǒng)對編輯完成后的地圖按照版本控制的方式與終端地圖進行同步，主要分為3 種情況：①中心的地圖版本更新之后主動通知車輛端進行版本更新；②在線車輛端采用地圖版本周期性檢查的方式與中心進行同步；③車輛端通過開機自檢與中心比對地圖版本，不一致則更新。多重機制保障車端與機群管理和調度中心地圖的一致性。

3.2 路徑規(guī)劃

無人礦卡調度路徑優(yōu)化首先是要建立露天礦運輸道路系統(tǒng)網絡，然后在此路網基礎上，利用路徑規(guī)劃算法求解最佳路徑。最佳路線多根據圖論、運籌學中最短路徑的算法進行求解，常用的算法有迪杰斯特拉算法（Dijkstra）、弗洛伊德算法（Floyd）、A＊等。

迪杰斯特拉算法比較適用于露天礦行駛區(qū)的路徑規(guī)劃求解。行駛區(qū)主要指露天礦中的運輸干線，連接重要出入口、備停區(qū)以及各個作業(yè)面的入場點和出場點的行車道路。依照該算法，將采集的車道進行分段，利用區(qū)段構建出網絡的邊，區(qū)段與區(qū)段銜接點構建為網絡的節(jié)點，可選每個區(qū)段的距離視為權重，這樣可把露天礦的行駛區(qū)路網轉化為帶權的有向。

行駛區(qū)的行車路線大部分是確定的，往往數月或者數年才會發(fā)生變化，但是作業(yè)區(qū)則情況不同，運輸道路隨著生產作業(yè)的推進（裝載點、卸載點的移動等）而頻繁變化。作業(yè)面內的路徑規(guī)劃需要適配新的計算資源。系統(tǒng)考慮作業(yè)面內無人礦卡行駛特征，提出結合車輛的動力學模型的A＊算法。該算法關鍵點在于對節(jié)點的估價標準，可達到的點必須滿足：①達到該點的路徑車輛可行駛，比如轉向角度小于車輛的最大轉向角；②到達該點的路徑上不能有障礙物。此外，針對復雜作業(yè)面場景，為了減少搜索次數，系統(tǒng)計算資源中引入諸多曲線優(yōu)化算法（Reeds－Shepp 曲線、回旋曲線等）以加快計算可行駛路徑，并且路線更為平滑。

3.3 交通控制

無人礦卡調度是分配挖掘機與多臺礦卡的協(xié)調合作權，服務于礦山設備集群化運營。為了提高通行效率、保障行車安全，交通控制技術必不可少。交通控制技術主要通過建立管控仲裁列表，按照制定的交通規(guī)則，協(xié)助無人礦卡進行自動行駛控制。該技術實現無人駕駛車輛的行車許可實時計算和分配：對交叉路口進行自動交通管控；根據不同權重對通行車輛進行路權控制；對發(fā)生異常情況的車輛進行及時的介入管控。

系統(tǒng)針對露天礦無人運輸場景，設計了一套路權管理機制。行駛區(qū)域按照一定的規(guī)則劃分成多個路段，用唯一的路段編號進行標識。機群管理和調度中心（交通安全管控模塊）負責每一路段路權的管理和分配。路權管理交互圖如圖6。

圖6 路權管理交互圖

3.4 智能調度

智能調度是實現露天礦無人礦卡調度最核心的技術。在充分考慮露天礦區(qū)的地理環(huán)境和地質狀況的情況下，將生產作業(yè)過程中的各種參數（如設備數量、各作業(yè)面距離、裝卸時間、裝載能力等）進行動態(tài)考察，并根據“采運排”條件的變化以及任務排班的要求，對多種調度方法做出合理的優(yōu)化組合，以達到最佳的調度方案。其目的是在采運排設備一定的情況下，最大限度減少礦山設備的非生產等待時間，提高無人運輸運營效率。

智能調度關鍵問題在于車流規(guī)劃和實時調度2個階段：①車流規(guī)劃是基于數學規(guī)劃理論，在受多個約束條件下實現目標規(guī)劃，用于確定所需運輸設備的最佳規(guī)模，它是實時調度的根據；②實時調度是在應用從礦區(qū)常見的幾個生產調度角度設定的調度準則的前提下，依據車流規(guī)劃安排，根據礦區(qū)實時的運行情況找到一個適合礦區(qū)生產的整體調度最佳方案，是多種調度方法有機結合和優(yōu)化分配。

系統(tǒng)的車流規(guī)劃是結合露天礦無人礦卡場景特征設計。基于高頻的礦卡位置、速度、載重、朝向等信息，利用大數據流式計算技術，分析每條道路上交通流密度，獲取道路實時擁堵信息；融入道路擁堵情況，計算礦山中每個裝載點和卸載點之間的最優(yōu)路徑，進一步獲取每條最優(yōu)路徑的最佳流量。實時調度以車流規(guī)劃為基礎，根據系統(tǒng)中出現的隨機情況按照不同的規(guī)則進行派車。實時調度本著盡量實現車流規(guī)劃之原則，但是實際運行后不可避免導致車流的變化。因此，需要再次更新車流信息，兩者交疊運行、不斷迭代優(yōu)化，從而實現整個系統(tǒng)的最優(yōu)。

系統(tǒng)資源層支持多種調度準則：除常規(guī)的最早裝車法、最大卡車法、最大電鏟法、最小飽和度法、固定配車法，還支持比率法，基于產量完成度派車，提供對設備的調度優(yōu)先級進行設置的功能。在不同的礦區(qū)條件下，根據運輸狀況的變化，綜合各調度準則，確定具體準則的選用，可以使系統(tǒng)在不同場景下取得最優(yōu)調度效果。

4 結語

露天礦無人化運輸在市場需求、國家政策、技術成熟度、行業(yè)配套諸多因素疊加的背景下持續(xù)推進與發(fā)展，合理的調度在露天礦無人化運營過程愈發(fā)重要。在露天礦無人運輸新場景下，傳統(tǒng)的調度方法適配不足，需要新的改進與突破。對此提出了一套適用于露天礦無人運輸場景的智能調度解決方案，給出了露天礦無人礦卡調度體系的基本框架，并對該架構的6 個層次進行了闡述，論述了實現該系統(tǒng)的4 個關鍵技術，對各個關鍵技術的實現方法進行了說明，研究結果為無人礦山智能調度建設的總體設計思想。